Akka Stream 提供了一个名为“reactive-kafka”的库，可以很方便地使用 Kafka 作为 Source 和 Sink 来构建动态的数据处理流。具体步骤如下：

1. 引入 reactive-kafka 依赖：

libraryDependencies += "com.typesafe.akka" %% "akka-stream-kafka" % "2.1.0"

2. 创建一个 KafkaProducer 和一个 KafkaConsumer：

val producerSettings = ProducerSettings(system, new StringSerializer, new StringSerializer)
  .withBootstrapServers("localhost:9092")

val kafkaProducer = producerSettings.createKafkaProducer()

val consumerSettings = ConsumerSettings(system, new StringDeserializer, new StringDeserializer)
  .withBootstrapServers("localhost:9092")
  .withGroupId("group1")
  .withProperty(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest")

val kafkaConsumer = Consumer.plainSource(consumerSettings, Subscriptions.topics("test"))
  .map(_.value())

3. 创建一个 Source，用于接收 Websocket 消息并动态地调整数据处理流：

val websocketSource = 
  Source.actorRef[String](bufferSize = 100, OverflowStrategy.fail)
    .mapAsync(1)(msg => {
      // 解析 Websocket 消息，如果是动态调整数据处理流的消息，则返回相应的 Source 或 Flow
      // 如果是其他消息，则原封不动地返回
    })
    .collect { case x: sourceOrFlow => x } // 过滤出 Source 或 Flow
    .switchMapConcat(identity) // 动态切换 Source 或 Flow

4. 创建一个 Sink，将处理后的数据推送到 Kafka 中：

val kafkaSink = 
  Flow[String]
    .map(value => new ProducerRecord[String, String]("test", value))
    .to(Producer.plainSink(producerSettings, kafkaProducer))

5. 构建数据处理流，使用动态的 Source 和 Sink：

val dataFlow = Flow.fromSinkAnd